Como minimizar um erro de amostragem
Erros de amostragem são as diferenças aparentemente aleatórios entre as características de uma amostra da população e as da população em geral. Por exemplo, um estudo sobre a participação em uma reunião mensal revela uma taxa média de 70 por cento. Participação em algumas reuniões certamente seria menor para alguns do que para outros. O erro de amostragem , então, é que enquanto você pode contar quantas pessoas participaram de cada reunião , o que realmente acontece em termos de participação em uma reunião não é o mesmo que o que acontece na próxima reunião , mesmo que as regras ou as probabilidades subjacentes são os mesmos. As chaves para minimizar o erro de amostragem são múltiplas observações e amostras maiores. Instruções
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minimizar a possibilidade de viés de seleção da amostra por meio de amostragem aleatória. A amostragem aleatória não é amostragem aleatória , mas em vez disso é uma abordagem sistemática para a seleção de uma amostra. Por exemplo, uma amostra aleatória de uma população de jovens infratores é gerado por selecionar nomes em uma lista de entrevistar . Antes de ver a lista , o pesquisador identifica que jovens infratores para ser entrevistado como aqueles cujos nomes aparecem em primeiro lugar , 10 , 20 , 30 , 40 e assim por diante , na lista.
2
Garantir a amostra é representativo da população por implementar um protocolo de estratificação . Por exemplo, se você estudou os hábitos de consumo de estudantes universitários , é de se esperar diferenças entre os alunos da fraternidade e estudantes não- fraternidade . Dividir sua amostra para essas duas camadas desde o início reduz o potencial de erro de amostragem .
3
Use amostras maiores. Como o tamanho aumenta , a amostra se aproxima da população real , diminuindo assim a possibilidade de desvios da população real . Por exemplo, a média de uma amostra de 10 varia mais do que a média de uma amostra de 100. Amostras maiores , no entanto, envolvem custos mais elevados.
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Replicar o seu estudo , tendo a mesma medida repetidamente , usando mais de um assunto ou vários grupos , ou através da realização de vários estudos. A replicação permite inundar os erros de amostragem.
